Combinando datos LiDAR e inventario forestal para identificar estados avanzadosde desarrollo en bosques caducifolios

  1. Elia Palop Navarro
  2. María José Bañuelos
  3. Mario Quevedo
Revista:
Ecosistemas: Revista científica y técnica de ecología y medio ambiente

ISSN: 1697-2473

Año de publicación: 2016

Título del ejemplar: Inventarios forestales para el estudio de patrones y procesos en Ecología

Volumen: 25

Número: 3

Páginas: 35-42

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: Ecosistemas: Revista científica y técnica de ecología y medio ambiente

Resumen

Los bosques viejos son particularmente escasos debido a la explotación histórica de los ecosistemas forestales. Su estructura – caracterizada por múltiples especies y edades de árboles, presencia de claros, y abundante madera muerta – es particularmente difícil de recuperar tras la homogeneización derivada de la explotación forestal. Además, de ella depende la conservación de especialistas forestales como insectos saproxílicos, pícidos, etc. Caracterizar e identificar esta estructura es por tanto importante en la conservación y restauración de este tipo de bosques y sus comunidades. La estructura y composición de los bosques ha sido recogida históricamente en los inventarios forestales. Éstos aportan información valiosa, si bien de naturaleza discreta, y pueden ser menos eficientes en zonas de difícil acceso. A este respecto, la tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging) aporta información tridimensional y continua de la estructura forestal, constituyendo una herramienta útil para complementar los trabajos de campo de los inventarios. En este estudio evaluamos la posibilidad de cuantificar estados sucesionales avanzados en bosques caducifolios del norte de la Península Ibérica a partir de datos LiDAR públicos (densidad 0.5 puntos m-2). Primero contrastamos las variables derivadas de los datos LiDAR con las derivadas del cuarto Inventario Forestal Nacional (IFN4), lo que mostró la existencia de correlaciones, sobre todo, en alturas máximas y medias, aunque el ajuste varía de forma considerable con el diámetro del inventario considerado. Posteriormente construimos modelos predictivos simples para la identificación de bosques viejos en parcelas del IFN4 (variable binaria Bosque Viejo). El modelo final lo conformaron las variables LiDAR Altura desvest y Altura media2 (indicadoras de estructuras heterogéneas y árboles de tamaños diversos en las etapas más avanzadas del desarrollo), junto con la dominancia de diferentes especies arbóreas en las parcelas derivadas del IFN4. Los resultados muestran que los datos LiDAR públicos disponibles en España pueden identificar estructuras forestales relacionadas con bosques caducifolios maduros.